Improving Recommendation Quality by Merging Collaborative Filtering and Social Relationships

Matrix Factorization techniques have been successfully applied to raise the quality of suggestions generated\ud by Collaborative Filtering Systems (CFSs). Traditional CFSs\ud based on Matrix Factorization operate on the ratings provided\ud by users and have been recently extended to incorporate\ud demographic aspects such as age and gender. In this paper we\ud propose to merge CF techniques based on Matrix Factorization\ud and information regarding social friendships in order to\ud provide users with more accurate suggestions and rankings\ud on items of their interest. The proposed approach has been\ud evaluated on a real-life online social network; the experimental\ud results show an improvement against existing CF approaches.\ud A detailed comparison with related literature is also presen

Finding Topic-specific Trends and Influential Users in Social Networks

Τα κοινωνικά δίκτυα έχουν γίνει αναπόσπαστο κομμάτι της σύγχρονης ζωής. Κάθε μέρα όλο και περισσότεροι άνθρωποι χρησιμοποιούν αυτά τα δίκτυα για να επικοινωνούν με τους φίλους τους, να μοιράζονται τις απόψεις τους και να μένουν ενημερωμένοι για νέα και τρέχοντα γεγονότα. Η γενική αύξηση της χρήσης και της δημοτικότητας των κοινωνικών μέσων ενημέρωσης οδήγησε σε μια έκρηξη των διαθέσιμων δεδομένων, γεγονός το οποίο δημιούγησε νέες ευκαιρίες για διάφορα είδη εκμετάλλευσης, όπως η πρόβλεψη, η εύρεση αλλά και η δημιουργία τάσεων. Στην παρούσα διπλωματική εργασία, ξεκινάμε αναλύοντας την βιβλιογραφία που υπάρχει για τα συστήματα συστάσεων, καθώς και την αξία τους, για τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης που υπάρχουν σήμερα, αλλά και γενικότερα για το ίντερνετ. Μετέπειτα αναλύουμε την συνεισφορά των συστημάτων εύρεσης επιρροής, της σημασίας τους αλλά και των χρήσεων τους στην μοντέρνες εφαρμογές διαδικτύου. Στόχος μας είναι να συνδυάσουμε τα δύο προαναφερθέντα συστήματα, προκειμένου να εντοπίσουμε τους πιο σημαντικούς χρήστες, όχι μόνο με βάση την δημότικότητα τους, αλλά και στους τομείς που ασκούν την μεγαλύτερη επιρροή. Ένας χρήστης που ασκεί μεγάλη επιρροή, είναι κάποιος που είναι γνωστός και αξιόπιστος από ένα συγκεκριμένο κοινό και σε συγκεκριμένα θέματα. Με την προσέγγισή μας προσπαθούμε να κάνουμε διάκριση μεταξύ διασημοτήτων και χρηστών κοινωνικών μέσων που πραγματικά γίνονται σεβαστά στους τομείς τους, και άλλοι χρήστες εμπιστεύονται και ακολουθούν ενεργά (αφοσίωση χρηστών). Στη συνέχεια επεκτείνουμε το σύστημά μας, προκειμένου να εντοπίσουμε και τις πιο σημαντικές διευθύνσεις URL, χρησιμοποιώντας τις ίδιες μετρηκές με πριν. Η προσέγγισή μας για την απάντηση στις παραπάνω ερωτήσεις βασίζεται στη λειτουργικότητα των hashtags τα οποία θεωρούμε ότι αντιπροσωπεύουν κάποιο θέμα σε κάθε δημοσίευση και στην υπόθεση ότι υπάρχουν πολλαπλά hashtags που αντιπροσωπεύουν ένα συγκεκριμένο θέμα. Σε αυτή τη διπλωματική, παρουσιάζουμε ένα σύστημα συστάσεων, το οποίο υλοποιούμε χρησιμοποιώντας Collaborative Filtering αλγορίθμους για (α) τον εντοπισμό των hashtags, των Urls και των χρηστών που σχετίζονται με ένα συγκεκριμένο θέμα, (β) συνδυασμό διαφόρων μετρικών επιλεγμένων από το κοινωνικό δίκτυο μαζί τους και (γ) να αντιμετωπίσει έτσι τις προαναφερθείσες ερωτήσεις στο Twitter. Το σύστημά υλοποιήθηκε με την χρήση του Apache Spark προκειμένου να επιτευχθεί η βέλτιστη κλιμάκωση και να είναι σε θέση να επεξεργάζεται αποτελεσματικά μεγάλους όγκους δεδομένων.Για την επαλήθευση των αποτελεσμάτων του συστήματός μας χρησιμοποιήσαμε δεδομένα τα οποία αντλήσαμε από το Twitter. Τελικά συγκρίνουμε τα αποτελέσματά μας με τα αποτελέσματα επιρροής που παράγονται από δύο εργαλεία εκτίμησης της επιρροής κοινωνικών δικτύων.Social networks (SNs) have become an integral part of contemporary life, as they are increasingly used as a basic means for communication with friends, sharing of opinions and staying up to date with news and current events. The general increase in the usage and popularity of social media has led to an explosion of available data, which creates opportunities for various kinds of utilization, such as predicting, finding or even creating trends. In this thesis, we first begin with analyzing the current work regarding the recommendation systems and their value on today’s social networks as well as the internet. We review the literature on reputation systems, their importance and the use cases that can be found on modern online applications. Our goal is to combine the two aforementioned systems in order to identify the most influential users, not only based on their followership, but also in their respective fields. An influencer is someone who is known and trusted by a specific audience on specific topics. We try to distinguish between celebrities, and social media users that actually are respected in their fields and that other users trust and follow actively (user engagement). We then extend our system, in order to also identify the most influential URLs, using the same metrics as before. Our approach is based on the functionality of hashtags, which we use as topic indicators for posts, and on the assumption that a specific topic is represented by multiple hashtags. We present a neighborhood-based recommender system, which we have implemented using collaborative filtering algorithms in order to (a) identify hashtags, URLs and users related with a specific topic, and (b) combine them with SN-based metrics in order to address the aforementioned questions in Twitter. The recommender system is built on top of Apache Spark framework in order to achieve optimal scaling and efficiency. For the verification of our system we have used data sets mined from Twitter and tested the extracted results for influential users and URLs concerning specific topics in comparison with the influence scores produced by a state-of-the-art influence estimation tool for SNs. Finally, we present and discuss the results regarding two distinct topics and also discuss the offered and potential utility of our system

Recommendations based on social links

The goal of this chapter is to give an overview of recent works on the development of social link-based recommender systems and to offer insights on related issues, as well as future directions for research. Among several kinds of social recommendations, this chapter focuses on recommendations, which are based on users’ self-defined (i.e., explicit) social links and suggest items, rather than people of interest. The chapter starts by reviewing the needs for social link-based recommendations and studies that explain the viability of social networks as useful information sources. Following that, the core part of the chapter dissects and examines modern research on social link-based recommendations along several dimensions. It concludes with a discussion of several important issues and future directions for social link-based recommendation research